補助金の事業計画書とは、事業者が交付申請の際に提出する事業内容・効果を示す書類のことです。

生成AIを使えば事業計画書の下書きは短時間で作れますが、申請者の多くが同じようにAIを使い始めると、テンプレート的な文章が量産され、審査側から見分けがつきやすくなるという逆説が生まれます。独立行政法人中小企業基盤整備機構は2026年4月16日、生成AIを活用した事業計画例（第1版）を公表し、実際に採択された事業計画の概要を示す形で申請のイメージを提供しています（生成AIを活用した事業計画例（第1版）中小企業基盤整備機構）。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。

補助金申請とAI活用を取り巻く2026年の状況

中小企業診断士や行政書士が補助金申請支援に生成AIを取り入れる動きは、2025年から2026年にかけて急速に広がっています。一方で、審査側の対応も変化してきています。あるブログ記事の集計によれば、2025年第3回のIT導入補助金の採択率は30.4%となり、2024年同期の65〜79%から大きく低下したと報告されています（補助金計画書でのChatGPT活用の正しい使い方）。この背景には、会計検査院の調査でIT導入補助金事業（2020〜2022年度）の不正受給が確認された企業の割合が約8%に上ったとされることが影響していると、同記事は指摘しています。数値の出典が一次資料である会計検査院の報告書そのものではない点には留意しておきたいところですが、審査が厳格化する方向にあることは、中小企業基盤整備機構が実際の採択事例を公表するという対応からも読み取れます。従来であれば、申請支援を専門とする事業者に書類作成を一任し、定型的な内容で申請を通すという進め方も一定程度は通用していましたが、審査基準が変化する中で、その進め方自体が通用しにくくなってきているといえます。

中小企業基盤整備機構が公表した事業計画例では、省力化補助金（一般型）の申請者向けに、飲食業・広告業・情報通信業といった業種ごとの活用例を示しつつ、同様の計画内容であっても不採択となる可能性がある旨が繰り返し明記されています（生成AIを活用した事業計画例（第1版）中小企業基盤整備機構）。単なるソフトウェア開発やシステムの外部販売等を目的とした申請内容は対象外とされ、実態のないシステム開発など不正と判断される事例には厳正に対処する方針も示されています。この資料が公表されたこと自体が、生成AIの普及を前提に、申請者・支援者双方に対して適正な活用のあり方を示す必要が生じたことの表れだと考えられます。

士業のチカラでは、中小企業診断士の補助金申請支援業務を継続的に取り上げてきました。中小企業診断士のAI導入支援を伴走型にする 補助金と組む7つの手順や、経営診断のSWOT分析を生成AIで下書きする 中小企業診断士の7手順でも触れたとおり、AIの活用範囲と、中小企業診断士自身の専門的判断をどう組み合わせるかが、支援の質を左右する論点になっています。書類作成の代行と診断士の業務範囲の線引きについては、非行政書士行為の罰則強化 生成AIで補助金申請書類を作る前の7条件でも取り上げたとおり、行政書士との連携体制もあわせて検討する必要があります。採択率という観点と業務範囲という観点は別の論点ですが、どちらも生成AIの普及によって重要性が増している点で共通しています。

生成AIで事業計画書の独自性を保ちながら作成する実装手順

生成AIを使いながら、テンプレート的にならない事業計画書を作るための手順を7つに分けて整理します。

第一に、生成AIに事業者の固有情報（業種特性、地域性、既存の顧客層、具体的な課題）を詳細に入力し、汎用的な文章が出力されないようにします。中小企業基盤整備機構の事業計画例が示すように、保有する独自素材とAIを組み合わせる発想が、独自性を担保する出発点になります。入力する情報が少ないほど、AIの出力は一般的な業種論に寄りやすくなるため、ヒアリングの段階でどれだけ具体的な素材を集められるかが、後工程の質を左右します。第二に、現状の課題を定量的な根拠とともに整理します。月間の請求書処理に従業員2名が20時間を費やしている、といった具体的な数値を、AIへの入力段階から盛り込みます。この数値化の作業自体は、中小企業診断士の経営診断業務の中核であり、AIに任せきりにできない部分です。事業者自身が普段の業務量を数値で把握していないことも多いため、ヒアリングの中で概算からでも数値に落とし込む作業を診断士が主導する必要があります。

第三に、導入するツールやシステムが業務プロセス全体でどう機能するかを、AIに構造化させたうえで、診断士自身が業務フロー図や手順として検証します。単発の効率化だけでなく、業務全体の流れの中での位置づけを説明できるかが、審査で評価されるポイントのひとつです。2026年度の審査基準では、この業務プロセスの構造化という観点が新たに重視されるようになったとされており、単にこのツールを導入するという記述だけでなく、導入前後で業務がどう変わるかを工程単位で示す必要性が増しています。第四に、経営者自身が導入の目的と効果を語れる内容になっているかを確認します。AIが作成した文章をそのまま提出するのではなく、経営者へのヒアリングを通じて、経営者の言葉で語れる水準まで内容をすり合わせる工程を挟みます。審査面談やヒアリングが実施される制度もあるため、書類上の記載と経営者本人の説明内容に齟齬がないようにしておくことも、実務上の備えになります。

第五に、複数の補助金・支援機関の過去の採択事例（公表されているもの）と比較し、AIが生成した内容が既存の類型的な表現に偏りすぎていないかを確認します。似たような表現が繰り返し出てくる場合は、その部分を事業者固有のエピソードや数値に置き換える作業を行います。第六に、書類の最終的な体裁整備や、行政書士法上の書類作成に該当し得る工程については、業務範囲の整理を踏まえて適切な担当者が行う設計にします。第七に、提出前に、申請要件（対象事業者、対象外となる申請内容など）を公募要領と照らし合わせて再確認します。AIが公募要領の細部まで正確に反映できているとは限らないため、この最終確認は省略できません。

この7つの手順を通じて共通しているのは、生成AIが担うのは情報の整理と文章化であり、事業者固有の情報を集める工程（ヒアリング）と、内容の妥当性を判断する工程（審査基準との照合）は、診断士自身が担い続けるという役割分担です。AIの活用が広がるほど、この役割分担を意識的に維持することが、他の申請者との差別化につながっていくと考えられます。

事業者へのヒアリング内容をもとに、独自性のある現状分析を整理する際、次のようなプロンプトが起点になります。

あなたは中小企業診断士の経営診断業務を補助するアシスタントです。
以下のヒアリング内容をもとに、この事業者固有の経営課題を、
定量的な数値を用いて整理してください。
一般的な業種の課題ではなく、このヒアリング内容にのみ基づいた記述にしてください。
数値が不足している箇所は「要確認」と明記し、
診断士が追加でヒアリングすべき項目としてリストアップしてください。

[ヒアリング内容を貼り付け]

業務プロセスの構造化を整理する際は、次のような骨格が使えます。

以下の事業内容と導入予定のツールについて、
導入前と導入後の業務プロセスを、工程ごとに比較する形で整理してください。
各工程について、誰が何を行い、何が変わるのかを具体的に記述してください。
数値目標を含める場合は、その根拠となる前提条件も併記してください。

[事業内容とツールの説明を貼り付け]

freeeやkintoneなど業務システムのデータをAIに読み込ませて現状分析を行う場合も、事業者固有のデータに基づいた記述になっているかを、診断士自身が確認する工程を欠かせません。業務システムに蓄積された実データを活用できる事業者ほど、定量的根拠を示しやすくなるため、ヒアリングの初期段階でどのようなデータが利用可能かを確認しておくと、後工程がスムーズになります。

守秘義務・規程上の論点

事業計画書の作成支援では、事業者の売上・原価・取引先情報など、機微性の高い経営情報を扱います。生成AIに事業者の情報を入力する際は、AIサービスのデータ利用ポリシーを確認し、入力データが学習に再利用される設計かどうかを把握しておく必要があります。

中小企業診断士の業務については、中小企業支援法第11条が、中小企業の経営診断の業務に従事する者の登録制度を定めています。守秘義務そのものを直接定める条文ではありませんが、経営診断業務の適正な実施の前提として、事業者の機微情報を適切に取り扱う責任は、診断士の業務倫理上の要請として位置づけられます。行政書士が書類作成の一部を担う場合は、行政書士法第12条が、行政書士は正当な理由がなくその業務上取り扱った事項について知り得た秘密を漏らしてはならないと定めています。

事務所として決めておくべきことは大きく3つあります。ひとつ目は、事業者への説明と同意取得です。事業計画書の作成支援に生成AIを利用する旨を、業務説明の段階で明示し、同意を得ておく運用を採る事務所があります。ふたつ目は、入力データの範囲です。売上高や取引先名など、事業者の特定につながる情報をどこまでAIサービスに入力してよいかを、事業者の意向も踏まえて決めます。みっつ目は、事務所規程への落とし込みです。生成AIによる下書き作成の範囲、独自性を担保するための確認プロセス、最終的な提出書類の確定権限を規程に明記します。規程の文言としては、生成AIによる下書きは経営診断業務の一環として作成し、事業者固有の情報に基づく確認・修正を経たうえで提出書類として確定する、といった運用例が考えられます。規程には、どの補助金・支援制度を対象に生成AIを活用するか、対象外とする案件があるかも明記しておくと、担当者間での運用のばらつきを防ぎやすくなります。

失敗例と回避策

想定される失敗例のひとつは、生成AIが出力した文章をほぼそのまま事業計画書として提出し、業種特有の一般論に終始した結果、審査で評価されにくい内容になってしまうケースです。中小企業基盤整備機構の公表資料が示すように、同様の計画内容でも不採択となる可能性がある以上、事業者固有の情報に基づいた記述への練り直しは欠かせません。

もうひとつの失敗例は、定量的な根拠を示さないまま、抽象的な効果（業務効率化、生産性向上など）だけを記載してしまうケースです。具体的な工数削減時間や売上見込みの根拠を、ヒアリングを通じて数値化する作業を省略すると、審査側にとって説得力の乏しい書類になります。三つ目は、公募要領の対象外要件（単なるソフトウェア開発やシステムの外部販売目的の申請など）を見落とし、AIが生成した内容がそのまま要件に抵触してしまうケースです。提出前に公募要領との照合を行う工程を組み込んでおきます。四つ目は、複数の事業者向けに似たような業種の事業計画書を並行して作成する際、AIへの入力プロンプトを使い回した結果、複数の申請書の文章構成や言い回しが似通ってしまうケースです。同一の診断士が複数の申請を支援する場合ほど、事業者ごとの固有性を意識的に強調する工夫が必要になります。案件を横断してプロンプトのテンプレートを流用すること自体は効率化の観点で有効ですが、テンプレートはあくまで骨格として使い、肉付けとなる具体的な数値やエピソードは案件ごとに差し替える運用が実務的です。

費用・工数・体制

生成AIツールの利用費用は、既存の契約プランに含まれる場合が多く、追加費用は業務システムとの連携範囲によって変わります。事業計画書作成支援にかかる工数は、事業者へのヒアリングと数値の裏付け作業に多くの時間を要するため、AIによる下書き作成で短縮できる時間は、全体工数の一部に留まると見ておく必要があります。報酬体系を成功報酬型（採択時のみ発生）にしている事務所では、審査の厳格化に伴って案件当たりの労力が増える傾向にあることを踏まえ、報酬設計自体を見直す動きも出てきています。

運用の担い手としては、事業者へのヒアリングと最終的な内容確認を担当診断士が行い、下書き作成や構造化の補助作業をAIおよび事務局スタッフが担う体制が現実的です。書類の最終的な体裁整備や、行政書士法上の書類作成に該当し得る工程については、業務範囲を踏まえて連携先の行政書士に引き継ぐ事務所もあります。案件数が多い事務所では、ヒアリング項目をあらかじめ標準化したチェックシートを用意し、事業者ごとに埋めていく形にすると、AIへの入力情報の質を一定水準に保ちやすくなります。少人数の事務所では、診断士自身がヒアリングからAIプロンプトの調整までを一貫して担う運用になるケースが多いと考えられます。いずれの体制でも、最終的な内容確認と提出可否の判断は、資格を持つ診断士自身が担う工程として残しておく必要があります。

今後の展望と考察

中小企業基盤整備機構が生成AIを活用した事業計画例を公表したことは、AI活用そのものを否定するのではなく、独自性を保ちながら適切に活用する方向性を示すものだと受け止められます。今後、生成AIの利用が申請者側にさらに広がれば、審査側も画一的な文章を見分ける観点をより重視していく可能性があります。支援機関側が生成AIの活用事例を公式に示すという今回の対応は、AI活用を前提とした審査運用へと制度側が適応していく過程のひとつと捉えることもできます。

中小企業診断士にとっての論点は、AIによる作業の効率化と、事業者固有の情報に基づく独自性の担保を、どう両立させるかです。AIは下書き作成や構造化の作業を効率化できますが、事業者へのヒアリングを通じた課題の掘り下げと、経営者自身が語れる水準までの練り上げは、診断士の専門性が問われる領域として残り続けると考えられます。複数の支援機関・補助金制度で同様の傾向が続けば、事業計画書の作成支援そのものが、単なる書類作成代行から、事業者の経営課題を深く理解した伴走型の支援へと、位置づけが変わっていく可能性もあります。

よくある質問

生成AIで作った事業計画書をそのまま提出してもよいですか

そのまま提出することは避けたい進め方です。事業者固有の情報に基づく確認・修正を経て、経営者自身が内容を語れる水準まで練り上げる工程が実務的です。

採択率を上げるために、AIにできることは何ですか

現状分析の構造化、業務プロセスの整理、文章の下書き作成といった作業をAIが効率化できます。ただし、定量的根拠の裏付けと、事業者固有の独自性の担保は、診断士によるヒアリングと確認が欠かせません。

中小企業基盤整備機構が公表した事業計画例は、どの補助金に関するものですか

2026年4月16日に公表された事業計画例は、省力化補助金（一般型）の申請を検討する事業者向けのものです（生成AIを活用した事業計画例（第1版）中小企業基盤整備機構）。他の補助金では審査基準が異なる場合があるため、申請対象の公募要領を個別に確認する必要があります。

事業者の経営情報をAIサービスに入力する際、何に注意すればよいですか

事業者の売上や取引先情報などの機微情報を入力する際は、AIサービスのデータ利用ポリシーを確認し、事業者への説明と同意取得を事前に行う運用が実務的です。

事業計画書の作成は中小企業診断士だけで完結できますか

経営診断・助言の範囲は中小企業診断士の業務ですが、官公署提出書類そのものの作成を報酬を得て業として行う部分については、行政書士法との関係を踏まえた整理が必要になる場合があります。連携体制を組む事務所もあります。

AIが生成した文章かどうかは、審査側に見分けられますか

具体的な見分け方について、行政や審査機関からの公式な説明は確認できていません。定量的根拠の不足やテンプレート的な表現は、AI活用の有無にかかわらず、審査で評価されにくい要因として指摘されています。

業種によって、AIの活用しやすさは異なりますか

中小企業基盤整備機構の事業計画例では、飲食業・広告業・情報通信業など業種ごとの活用例が示されています。業種の特性に応じて、AIが得意とする作業（データ集計、デザイン案作成、コードレビューなど）は異なると考えられます。

過去に採択された事業計画をAIに読み込ませて参考にしてもよいですか

公表されている採択事例を参考にすること自体は一般的に行われていますが、類似の表現をそのまま流用すると、事業者固有の独自性が失われるおそれがあります。あくまで構成や着眼点の参考に留め、記述内容は事業者固有の情報に基づいて作成する運用が実務的です。

補助金の種類によって、AI活用の注意点は変わりますか

補助金ごとに審査基準や対象要件が異なるため、ある補助金向けに作成したプロンプトやテンプレートを別の補助金にそのまま流用すると、要件との齟齬が生じる可能性があります。申請する補助金の公募要領を都度確認したうえで、AIへの指示内容を調整する運用が実務的です。

参考文献

• 生成AIを活用した事業計画例（第1版）（独立行政法人中小企業基盤整備機構）
• 補助金計画書でのChatGPT活用の正しい使い方（デジタルボーイ）
• e-Gov法令検索 中小企業支援法第11条
• e-Gov法令検索 行政書士法第12条

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